乳がんのリンパ節転移を画像で診断

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    乳がんのリンパ節転移を画像で診断 検査の負担軽減へ

    https://medpeer.jp/news/19636

    乳がんがリンパ節に転移しているかどうか、CTとMRIを組み合わせて画像から診断する方法を開発したと、大阪急性期・総合医療センター(大阪市)が2017年7月20日、発表した。

    検査のために患者のわきの下のリンパ節の一部を採取せずに済み、負担軽減が期待できるという。

     

    乳がんはわきのリンパ節への転移の有無が進行度の評価に重要となる。

    現在は乳房内のがん細胞が最初に転移するとされる1、2個のリンパ節を採取して調べる方法が主流だが、転移していないこともある上、腕のむくみやわきの感覚異常といった後遺症が起きる恐れがある。

     

    新たな方法では、調べるリンパ節の位置をCTで正確に特定し、造影剤を注射したうえでMRIを使って転移の有無を評価する。体内の脂肪を転移と見誤らないよう工夫し、微小な転移も正確に分かるという。

     

    乳がん患者70人についてこの方法で診断したところ、従来の方法で確認できた転移の有無の約97%を正しく診断できた。

    転移の見落としはなかった。

    6月末からは乳がん患者500人を目標に同センターで臨床試験に取り組んでいる。

    乳腺外科の主任部長は「画像でも高い精度で転移の有無を診断できた。臨床試験でいい成績が出れば、先進医療として導入したい」と話す。


    大腸がん内視鏡検査、AIで病変判別

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      大腸がん内視鏡検査、AIで病変判別 国立がんセンターなど 

      国立がん研究センターとNECは、大腸がんを検査中の内視鏡画像から病変をリアルタイムで判別する人工知能(AI)を開発した。

      腸内を撮影した画像をパソコンで高速処理し、がんやがんになる前のポリープを98%の認識率で見分ける。

      医師に匹敵する精度の高さで、その場で切除の判断に役立つ。

      人が見落とす恐れのある小さくて平らなポリープも発見できた。

      医師を支援するシステムとして数年後の実用化を目指す。

       

      国立がん研究センター中央病院で診断した約5000例の内視鏡画像などをもとに、「深層学習」と呼ぶ最新技術で病変の特徴をAIに学ばせた。

       

      新たな内視鏡画像約5000例を使って評価したところ、がんやがんにつながるポリープを画像上で示し、認識率は98%に達した。

       

      今後、さらに同病院で記録している見分けにくい1600例以上のポリープなどの画像をAIに学習させる。

       

      病変を認識する精度がいちだんと上がれば、経験が浅い医師の検査を支援できる。

      ベテラン医師にとっても、AIの助言を参考に気になる部分をじっくりと観察する機会がつくれる。

       

      大腸がんと診断される患者は毎年15万人前後いるとみられる。

      早期発見や予防につながると期待される。

       

      米国の研究では、ポリープの段階で取り除けば大腸がんの発症を約8〜9割抑えたという報告があるという。

      ただ、小さくて平らなポリープなどは肉眼では見つけにくい課題があった。

       

      参考・引用

      日経新聞・2017.7.10


      がん転移、細胞レベルで観察

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        がん転移、細胞レベルで観察 体を透明化したマウス利用

        マウスの体を透明化する技術を使って、がんが転移する様子を細胞レベルで観察することに東大の研究グループが成功した。

        6日、米科学誌セルリポーツ(電子版)で発表した。

         

        研究グループは2014年、脂質や血液の色素を取り除く試薬を使い、マウスの全身を透明化することに成功。

        今回は試薬を改良し透明度を上げた。

        赤く光るように操作した腎がんの細胞をマウスの腎臓に移植して透明化したところ、肺や肝臓などに転移した様子を特殊な顕微鏡で観察できた。

        乳がん肺がん、皮膚がんの一種のメラノーマなどでも同様に確認できた。

         

        この技術を使えば、抗がん剤治療の効果を確認したり、がんが転移する仕組みを解明したりすることにつながるという。

        研究代表は「がんだけでなく、再生医療自己免疫疾患など、未発達の治療法や仕組みが未解明の病気にも貢献が期待できる」と話している。

         

        参考・引用

        朝日新聞・朝刊 2017.7.6


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